losophy

这里记录下lua的进化历史。

图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中，为了与树形结构加以区别，在图结构中常常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具有相邻关系。

在上面两个图结构中，一个是有向图，即每条边都有方向，另一个是无向图，即每条边都没有方向。
在有向图中，通常将边称作弧，含箭头的一端称为弧头，另一端称为弧尾，记作<vi,vj>，它表示从顶点vi到顶点vj有一条边。

稀疏图与稠密图

有很少条边或弧（如e<nlogn，n是图的顶点数，e是弧数）的图称为稀疏图（sparse graph），反之成为稠密图（dense graph）。

数据结构

要表示一个图G＝（V，E）,有两种标准的方法，即邻接表和邻接矩阵。

邻接矩阵

邻接矩阵（Adjacency Matrix)存储方式是用两个数组来表示图。一个一维的数组存储图中顶点信息，一个二维数组（称为邻接矩阵）存储图中的边或弧的信息。
我们来看一个实例，下图就是一个无向图

有向网图

邻接表

邻接表作为图的一种存储方式，在存储稀疏图上相对于邻接矩阵有相当大的空间节省。如一个稀疏图的顶点个个数为n，边数为e。用邻接矩阵存储需要n^2空间，而真正进行存储的只有2e个空间， 剩下的n^2-2e都浪费了。但是对于邻接表来讲，存储空间只需要n+2e个，相对于邻接矩阵减少了很多。邻接表虽然在空间上有很大的优势，但是对于一个有向图，如果需要查找每个顶点的入度就需要遍历整个邻接表，在效率上很低下的。因此才有了逆邻接表的诞生。
邻接表：反映的是顶点出度的情况。
逆邻接表：反映的是顶点的入度情况。

下面举一个例子：

邻接表：

逆邻接表：

这里记录下一些lua使用优化操作。

这里记录下使用gdb调试python程序。

了解core文件，对查找程序崩溃有十分重要的意义。

make是一条计算机指令，是在安装有GNU Make的计算机上的可执行指令。该指令是读入一个名为makefile的文件，然后执行这个文件中指定的指令。

配接器在STL组件的灵活组合运用功能上，扮演着轴承、转换器的角色。Adaper这个概念，事实上是一种设计模式。在《设计模式》中adapter定义如下：将一个class的接口转换为另一个class的接口，使原本因接口不兼容而不能合作的classes，可以一起运作。

仿函数其实上就是一个“行为类似函数”的对象。仿函数可以让STL算法有更灵活的演出。
c++11中已经引入lamda表达式，相当于将这部分内容加入了语法。

广义而言，我们所写的每个程序都是一个算法，其中的每个函数也都是一个算法，毕竟它们都用来解决或大或小的逻辑问题或数学问题。
STL算法包括排序、查找、排列组合算法，以及用于数据移动、复制、删除、比较、组合、运算等等。

这里介绍下stl中的肉器。